从这些图中可以清楚地看出 SVM 更好。为什么呢？如果观察决策树和 GLM（广义线性模型，这里指 logistic 回归）模型的预测形状，你会看到预测给出的直边界。因为它们的输入模型没有任何变换来解释 x、y 以及颜色之间的非线性关系。给定一组特定的变换，我们绝对可以使 GLM 和 DT（决策树）得出更好的结果，但寻找合适的变换将浪费大量时间。在没有复杂的变换或特征缩放的情况下，SVM 算法 5000 数据点只错误地分类了 117 点（98％的精度，而 DT 精确度为 51％，GLM 精确度为 12％）。由于所有错误分类的点是红色，所以预测的结果形状有轻微的凸起。

不适用的场合